torchtext.data.metrics

bleu_score

torchtext.data.metrics 的bleu_score（candidate_corpus， references_corpus， max_n=4， weights=[0.25， 0.25， 0.25， 0.25]）

计算候选翻译语料库和参考文献之间的 BLEU 分数 翻译语料库。基于 https://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf

参数

• candidate_corpus – 候选翻译的可迭代对象。每个翻译都是一个 标记的 iterable

• references_corpus – 引用翻译的可迭代对象的可迭代对象。每 translation 是标记的可迭代对象

• max_n – 我们要使用的最大 n-gram。例如，如果 max_n=3，我们将使用一元语法， 二元组和三元组

• weights （权重） – 用于每个 n-gram 类别的权重列表 （默认为 uniform）

例子

>>> from torchtext.data.metrics import bleu_score
>>> candidate_corpus = [['My', 'full', 'pytorch', 'test'], ['Another', 'Sentence']]
>>> references_corpus = [[['My', 'full', 'pytorch', 'test'], ['Completely', 'Different']], [['No', 'Match']]]
>>> bleu_score(candidate_corpus, references_corpus)
    0.8408964276313782